Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统
unpersist() 方法用于从 Spark 的内存和磁盘存储中删除不再需要的数据集。当你不再需要某个数据集时，调用 unpersist() 方法可以帮助释放存储空间，提高 Spark 的性能。
缓存策略是指 Spark 如何存储和管理数据集，以便在多次计算之间重复使用。Spark 提供了两种缓存策略：
MEMORY_ONLY：将数据集完全存储在内存中。如果内存不足以容纳整个数据集，Spark 会尝试使用磁盘空间。这种策略可能会导致内存溢出错误，因为 Spark 会优先使用内存。
MEMORY_AND_DISK：将数据集存储在内存中，但如果内存不足，Spark 会将部分数据集存储在磁盘上。这种策略可以避免内存溢出错误，但可能会降低性能，因为磁盘访问速度比内存慢。
unpersist() 方法与缓存策略的关系在于，当你调用 unpersist() 方法时，Spark 会从内存和磁盘存储中删除指定的数据集。这可以帮助释放存储空间，提高 Spark 的性能。在实现缓存策略时，你可以根据需要选择合适的缓存策略，并在不再需要某个数据集时调用 unpersist() 方法来释放存储空间。